内容简介
本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。此外，书中还提供了大量示例、图表和习题。
本书适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材，同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。
作者简介
Pang-Ning Tan现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授，主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。此前，他曾是明尼苏达大学美国陆军高性能计算研究中心副研究员（2002-2003）。
Michael Steinbach 明尼苏达大学计算机与工程系研究员，在读博士。
Vipin Kumar明尼苏达大学计算机科学与工程系主任，曾任美国陆军高性能计算研究中心主任。他拥有马里兰大学博士学位，是数据挖掘和高性能计算方面的国际权威，IEEE会士。
数据挖掘导论是2006年由人民邮电出版社出版,作者Pang-NingTan,MichaelSteinbach。
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